POSOUZENÍ VLIVU EKONOMICKÝCH UKAZATELŮ NA ZISKOVOST VYBRANÉHO ODVĚTVÍ Z POHLEDU TRANSFORMACE PŘED VSTUPEM DO EU
|
|
- Pavla Horáková
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 POSOUZENÍ VLIVU EKONOMICKÝCH UKAZATELŮ NA ZISKOVOST VYBRANÉHO ODVĚTVÍ Z POHLEDU TRANSFORMACE PŘED VSTUPEM DO EU CHECK OF ECONOMIC INDICATORS INFLUENCE ON PROFITABILITY OF CHOSEN SECTOR FROM THE VIEWPOINT OF TRANSFORMATION BEFORE EU ACCESSION Jiří Mach, Pavla Hošková Anotace: V příspěvku jsou uvedeny některé vybrané výsledky ekonometrických propočtů, které byly prováděny pro vybrané veličiny získané z dostupných podnikových výkazů těch podniků, které se zabývají výrobou cukru. V pojetí vycházejícím z exogenních poměrových ukazatelů je uvažován vliv cen, odpisů, přidané hodnoty, tržeb, cizího kapitálu a salda zahraničního obchodu s cukrem. Jednotlivé závislosti jsou podrobně diskutovány jak z hlediska použitých statistických podkladů, tak i z hlediska jejich dalšího použití k simulačním výpočtům. Summary: The results of the sugar industry are provided in the analysis of profit dependence on the consolidated statements data of the sugar mills in this paper. In the conception stemming from exogenous indicators an influence of prices, depreciations, value added, revenues, foreign capital and balance of sugar trade is considered. The mathematical-statistic estimation of dependencies of profit on the factors and other indicators are implemented. Particular dependencies are discussed in details both from the viewpoint of used statistic basis and their further use to the calculations. Klíčová slova: ziskovost, statistická závislost, stepwise analýza Keywords: profitability, statistical dependency, stepwise analysis Úvod Devadesátá léta 20. století znamenají pro české cukrovarnictví přechod k tržnímu hospodářství, privatizaci, postupný pokles počtu cukrovarů, vstup zahraničního kapitálu a v posledních letech pak zvyšování ochranných opatření v důsledku přehodnocení agrární politiky. Díky přílivu zahraničního kapitálu se postupně zvyšovala zpracovatelská kapacita cukrovarů a zlepšovalo se i jejich technické vybavení, i když tyto hodnoty zdaleka nedosahovaly průměrných hodnot v EU. Přesto tyto změny vedly k nárůstu produktivity práce a rentability.
2 Materiál a metody V následujícím textu jsou uvedeny některé vybrané výsledky ekonometrických propočtů, které byly prováděny pro vybrané veličiny získané z dostupných podnikových výkazů těch podniků, které se zabývají výrobou cukru. Účelem těchto jednoduchých lineárních modelů je umožnit rychlou orientační informaci ověřující účinnost souboru předpokládané úrovně exogenních faktorů při tvorbě ekonomického výsledku odvětví. Data byla získána z databáze účetních závěrek dodávaných spolu s programem OVEL (Obchodní Věstník v ELektronické podobě), byla zpracována pomocí programu FAN (Finanční ANalýza) a k statistickému vyhodnocení byl použit odpovídající statistický program. Soubor dat je uveden v následující tabulce. Tab. 1: Údaje z povinně zveřejňovaných výkazů podniků skupiny OKEČ výroba cukru (mediány validních hodnot v jednotlivých letech; tis. Kč) Počet podniků Počet validních DCK Tržby Odpisy PřidHod HVprovoz Pozn.: DCK (dlouhodobý cizí kapitál) = rezervy + dl. závazky + dl. bank. úvěry Tržby = tržby za prodej vl. výrobků, služeb a zboží Odpisy = odpisy nehmotného a hmotného majetku PřidHod (přidaná hodnota) = obch. marže + výkony výkonová spotřeba HVprovoz = provozní hospodářský výsledek (přibližně EBIT, tj. zisk před úroky a zdaněním) Tab. 2: Ceny cukrovky, cukru a velikost salda zahraničního obchodu s cukrem (položky 1701 celního sazebníku) CZV Kč/t CPV Kč/t Prům. cena dovozu Kč/t Světová cena USD/t Saldo zahr. obchodu tis. Kč Zdroj: Situační a výhledové zprávy cukrovka-cukr, Celní správa ČR Pozn.: CZV = cena zemědělského výrobce CPV = cena průmyslového výrobce Jelikož se některé hodnoty zjištěné z podnikových výkazů výrazně odchylovaly od rozpětí zbývajících hodnot a mohly by v případě malých souborů v některých letech zkreslit hodnotu aritmetického průměru, byly pro tyto hodnoty z tab. 1 použity mediány souborů hodnot, které výstižněji charakterizovaly střední hodnotu. U cen (viz tab. 2) pak byly použity aritmetické průměry. Pro výpočet modelů byla použita metoda vícenásobné lineární regrese, která vychází z rovnice jednoduché regrese y = η + ε,
3 kde ε jsou nahodilé odchylky, které lze interpretovat jako důsledek působení nahodilých vlivů včetně eventuální nedokonalosti zvolené regresní funkce. Regresní funkci η lze pak vyjádřit ve tvaru: η = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x β k x k, kde β 0, β 1,, β k jsou neznámé parametry a x 1, x 2,, x k jsou vysvětlující proměnné. Odhadnutou regresní funkci lze napsat ve tvaru: Y = b 0 + b 1 x 1 + b 2 x b k x k. Ke stanovení modelů mnohonásobné regrese pro vybrané proměnné byla zvolena metoda tzv. etapovité regrese (stepwise analýza). Tento prostředek je zároveň vhodný i pro odstranění nežádoucí multikolinearity vysvětlujících proměnných. Postup řešení této metody lze stručně popsat takto: do regresní funkce se postupně zařazují proměnné, jejichž přírůstek teoretického součtu čtverců je největší. Společně s tím se v každém kroku pomocí určitého statistického kritéria zkoumá, zda jde o statisticky významné zlepšení modelu při pevně zvolené hladině významnosti (nejčastěji α = 0,05). Do tohoto příspěvku byly použity pouze vícenásobné lineární závislosti. Pro takovýto postup lze uvést pár důvodů. Technicko-věcným je skutečnost, že zisk, který je často užíván jako závisle proměnná, nabývá záporných hodnot. Tím jsou transformační možnosti závisle proměnné značně omezeny a jejich užití pro odhad parametrů řešením lineárních normálních rovnic při metodě nejmenších čtverců je v některých případech nemožné. Poměrně krátké časové řadě navíc vyhovuje lineární závislost jako vhodná relativně lokální aproximace ostatních možností. Lineární závislost také při jednotném použití dává poměrně širokou možnost vzájemné komparace jednotlivých modelů. Pro závislosti ukazatelů HVprov a CPV (endogenní proměnné, závisle proměnné) na některých faktorech (exogenních proměnných, nezávisle proměnných), které je ovlivňují, se v textu užívá též pojmu model. I když se jedná o matematicky poměrně jednoduché objekty, je přece jen možno tohoto pojmenování užít, protože se jedná o modelové postižení struktury jistého ekonomického jevu. Výsledky a diskuse První model stanovuje závislost provozního hosp. výsledku na 7 nezávisle proměnných (CPV, Odpisy, PřidHod, Tržby, DCK, Cena dovozu a Saldo). Provozní HV byl zvolen proto, aby se omezil vliv různých daňových sazeb v průběhu 90. let a rovněž značně se měnících podmínek při poskytování úvěrů. Tab. 3: Výběr nezávisle proměnných pro model HVprov (model I) Nezávisle proměnná Zařazení do modelu Koeficient F- kriterium 1. CPV (x 1 ) ano 1088, , Odpisy (x 2 ) ano -1, , PřidHod (x 3 ) ano 0, , Tržby (x 4 ) ano 0, , DCK (x 5 ) ne 2, Cenadov (x 6 ) ne 0, Saldo (x 7 ) ne 0,1348 Pozn.: R 2 = 0,99935
4 Jako významné v tomto modelu se projevily 4 proměnné, které podle hodnoty koeficientu determinace vysvětlují velikost zisku z 99,935 %. Zbývající část do 100 % připadá na ostatní proměnné a náhodné vlivy. Pořadí proměnných v tab. 3 představuje jejich významnost pro daný model. Na základě výsledků analýzy pak regresní rovnice vypadá následovně: HVprov = 1088,725x 1 1,987x 2 + 0,463x 3 + 0,045x ,88 Podle analýzy rozptylu, která umožňuje ověřit statistickou významnost zvoleného modelu, pak můžeme konstatovat, že na základě tohoto modelu lze provádět zobecňující závěry pro celé odvětví cukrovarnického průmyslu. Tab. 4: Korelační matice modelu I Konstanta CPV Odpisy PřidHodn Tržby Konstanta 1,0000-0,6054 0,6772-0,2065-0,5504 CPV -0,6054 1,0000 0,0981-0,6029-0,1160 Odpisy -0,6772 0,0981 1,0000 0,4540 0,3605 PřidHodn -0,2065-0,6029 0,4540 1,0000 0,5081 Tržby -0,5504-0,1160 0,3605 0,5081 1,0000 Z korelační matice, která obsahuje hodnoty párových korelačních koeficientů, je vidět přímá, středně silná závislost mezi přidanou hodnotou a tržbami a nepřímá závislost (středně silná) mezi přidanou hodnotou a CPV. Druhý model stanovuje závislost ceny průmyslových výrobců na 6 nezávisle proměnných (CZP, PřidHod, Saldo, Odpisy, Světová cena cukru, DCK). Tab. 5: Výběr nezávisle proměnných pro model CPV (model II) Nezávisle proměnná Zařazení do modelu Koeficient F- kriterium 1. CZV (x 1 ) Ano 0, , PřidHod (x 2 ) Ano 0, , Saldo (x 3 ) Ano -2, , Odpisy (x 4 ) Ne 147, Svět. cena (x 5 ) Ne 2, DCK (x 6 ) Ne 0,0982 Pozn.: R 2 = 0,96170 Jako významné se zde projevily pouze 3 proměnné, a to CZV, Přidaná hodnota a Saldo zahraničního obchodu s cukrem. Tyto vysvětlující proměnné vysvětlují velikost CPV z 96,17 % (při daných uvažovaných proměnných). Regresní rovnice vypadá následovně: CPV = 0,00947.x x 2-2, x 3 + 5,61297 Model je na základě F-testu statisticky významný a i podle dalších hodnotících kritérií lze konstatovat statistickou průkaznost jednotlivých parametrů uvedené vícenásobné funkce. Matice korelačních koeficientů (tab. 6) pak uvádí hodnoty párových korelačních koeficientů pro vybrané proměnné v daném modelu.
5 Tab. 6: Korelační matice modelu II Konstanta CZV PřidHodn Saldo Konstanta 1,0000-0,8806-0,2778-0,4314 CZV -0,8806 1,0000-0,1922 0,1017 PřidHodn -0,2778-0,1922 1,0000 0,5544 Saldo -0,4314 0,1017 0,5544 1,0000 Z této matice je patrná středně silná závislost mezi saldem zahraničního obchodu s cukrem a přidanou hodnotou. Mezi ostatními proměnnými jde spíše o závislosti slabší. Získané závislosti v modelech nemají absolutizovaný charakter, ale každá z nich představuje určitý specifický pohled na danou problematiku. Pro prognostické užití, které má simulačním postupem ověřovat předpoklady o budoucím vývoji, je nutné kritickou analýzu spojovat s dalšími věcnými úvahami, s expertními odhady apod. Froněk a Linhart (2001) uvádějí, že při popisu jednotlivých závislostí je třeba mít na paměti, že i když koeficienty u některých proměnných jsou nevýznamné, neznamená to, že se jich vzdáváme při predikčních výpočtech. Tam obvykle zvyšují přesnost odhadu. Nevýznamnost lze chápat jako upozornění na zmenšení míry vlivu dané exogenní proměnné na endogenní proměnnou. Pro model I je patrný významný vliv CPV, což má zároveň souvislost s tržbami. Tržby, přidaná hodnota i odpisy se rovněž promítají do tvorby provozního HV, což vyplývá ze struktury výkazu zisku a ztrát. Neprokázal se významnější vliv dlouhodobého cizího kapitálu, který by se dal očekávat v důsledku významných zahraničních investic. Ten by se zřejmě mohl projevit až v hospodářském výsledku za účetní období, kde hrají určitý vliv nákladové úroky. Při výběru nezávisle proměnných se neprojevil vliv ani dalších, zde neuvedených veličin jako např. výrobní kapacity, což např. koresponduje s výsledky předchozích zkoumání (Mach, 2002). Naopak dle Bavorové (2003) má zvyšování koncentrace a kapacity pozitivní vliv na náklady a zisky podniků, s čímž lze souhlasit, ale vzhledem k tomu, že ještě v r fungovalo v ČR 26 cukrovarů a oproti roku 1993 se průměrná výrobní kapacita zvýšila jen nepatrně (na cca 1991 tun denně), tento vliv se v souhrnu neprokázal. Bude ale zřejmě hrát významnější roli v příštích letech (současná kapacita se pohybuje cca kolem 3500 tun denně). V modelu II je z vybraných proměnných zajímavý vliv salda zahraničního obchodu s cukrem. Souvisí to zřejmě i se zásobami cukru, které ovlivňují výši dovozu a vývozu. Zásoby cukru mají zřejmě i vliv na to, že z modelu byla vyloučena světová cena cukru jako nevýznamná proměnná. Velký počet producentů a zrušení exportních subvencí v roce 1993 totiž vedlo ke zvýšení přebytků cukru na vnitřním trhu a v zásobách. Závěr I když výše popsané modely jsou poměrně jednoduché, skutečnost, že jejich parametry jsou výsledkem statistického odhadu, dává prostor k jejich simulačnímu využití. Výsledky takových výpočtů představují příspěvek k ověření předpokladů o budoucím ekonomickém vývoji sektoru výroby cukru. Důležitou podmínkou praktického využití těchto a podobných modelů je jejich soustavná aktualizace. To znamená provádění nových odhadů modelových parametrů v závislosti na postupném časovém vývoji, se kterým přibývají nové statistické údaje. V budoucnu bude také možné a vhodné posouvat konstrukční interval v časové řadě tak, že bude dána menší váha vzdálenější minulosti popř. bude taková minulost zcela z
6 výpočtu vyřazena. To umožní řešit i tzv. zlomové situace, kdy v modelovaném úseku ekonomické reality dochází k zásadním změnám, které se projevují i významnou změnou modelových parametrů. Takovou změnou může být v posledních letech např. zavedení kvotačního systému a do budoucna jistě vstup do EU. Pro české výrobce cukru je po vstupu do EU nesmírně důležitá konkurenceschopnost na společném trhu EU. V EU již nebude český cukerný průmysl zvýhodňován před konkurenty prostřednictvím opatření zemědělské politiky, která jsou také zahrnuta do domácího trhu, ale bude záležet pouze na tom, do jaké míry tento sektor před vstupem zlepší technologické parametry výroby, produktivitu práce, nakolik dojde k rozvoji koncentrace a rentability výroby. Literatura: Bavorová, M.: Influence of policy measures on the competitiveness of the sugar industry in the CR. Agric. Econ. Czech, 49, 2003 (6), s Franěk, P., Linhart, K.: Ekonometrické modely při analýze struktury tvorby hospodářského výsledku sektoru zemědělství. Agric. Econ., 47, 2001 (2), s Kol.: Situační a výhledové zprávy Cukrovka/Cukr , MZe ČR. Kol.: Celní správa ČR. ( platné k 07/2003) Mach, J.: Vybrané přístupy k hodnocení odvětví výroby cukru v ČR. Ekonomika a manažment podnikov v procese globalizácie. Zborník vedeckých prác z Medzinárodných vedeckých dní 2002, FEM SPU v Nitře, s Kontaktní adresa: Česká zemědělská univerzita v Praze, Kamýcká 129, Praha 6 Suchdol Ing. Jiří Mach, KZE PEF, tel.: , fax: , mach@pef.czu.cz Ing. Pavla Hošková, KS PEF, tel.: , fax: , hoskova@pef.czu.cz
FAKTORY KONKURENCESCHOPNOSTI PRODUKTŮ ROSTLINNÉ VÝROBY V ČR COMPETITIVENESS FACTORS OF PRODUCTS OF PLANT PRODUCTION IN THE CZECH REPUBLIC
FAKTORY KONKURENCESCHOPNOSTI PRODUKTŮ ROSTLINNÉ VÝROBY V ČR COMPETITIVENESS FACTORS OF PRODUCTS OF PLANT PRODUCTION IN THE CZECH REPUBLIC ŽÍDKOVÁ Dana, (ČR) ABSTRACT The paper deals with competitiveness
VíceTestování hypotéz o parametrech regresního modelu
Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model kde Y = Xβ + e, y 1 e 1 β y 2 Y =., e = e 2 x 11 x 1 1k., X =....... β 2,
VíceTestování hypotéz o parametrech regresního modelu
Testování hypotéz o parametrech regresního modelu Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra UO
VíceEKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy
EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy Ekonometrická analýza proces, skládající se z následujících fází: a) specifikace b) kvantifikace c) verifikace d) aplikace Postupné zpřesňování jednotlivých
Více4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 10
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 10 regresní analýza - vícenásobná lineární regrese korelační analýza Př. 10.1 Máte zadaný výstup regresní analýzy závislosti závisle proměnné Y na nezávisle proměnné X. Doplňte
Více1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK Základy ekonometrie Odhad klasického lineárního regresního modelu II Cvičení 3 Zuzana Dlouhá Klasický lineární regresní model - zadání příkladu Soubor: CV3_PR.xls Data: y = maloobchodní obrat potřeb
VíceStatistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup
Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009
VíceMÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)
zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky
VícePOMOC PRO TEBE CZ.1.07/1.5.00/
POMOC PRO TEBE CZ.1.07/1.5.00/34.0339 Soukromá SOŠ manažerská a zdravotnická Břeclav Označení Název Anotace Autor VY_32_INOVACE_EKO-03 Metodický list Přidaná hodnota ve VZaZ Metodický list pomáhá žákům
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
VícePříloha 21 Ekonomická životaschopnost projektu Rozvaha s plánem jednotlivých položek na pět let do budoucna (v tis.kč) Výchozí stav* 20.. 20.. 20..
Rozvaha s plánem jednotlivých položek na pět let do budoucna (v tis.kč) řádek Výchozí stav* 20.. 20.. 20.. 20.. 20.. rozvahy období 0 období 1 období 2 období 3 období 4 období 5 1 AKTIVA CELKEM (ř. 2
VíceTechnická univerzita v Liberci
Technická univerzita v Liberci Ekonomická fakulta Analýza výsledků z dotazníkového šetření Jména studentů: Adam Pavlíček Michal Karlas Tomáš Vávra Anna Votavová Ročník: 2015/2016 Datum odevzdání: 13/05/2016
VíceIlustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl
Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl Podkladové údaje Korelační matice Odhad lineárního regresního modelu (LRM) Verifikace modelu PEF ČZU Praha Určeno pro posluchače předmětu Ekonometrie Needitovaná
VíceÚčetní toky a) ve všech případech jsou doprovázeny současně fyzickou změnou nebo změnou, kterou bychom mohli klasifikovat jako reálnou b) mají nebo bu
PŘÍSTUP FINANČNÍ ANALÝZY ORIENTOVANÝ NA POTŘEBY MEZIPODNIKOVÉ KOMPARACE EKONOMICKÉ VÝKONNOSTI 15.1 Základní pojmy, úprava účetních výkazů 15.2 Základní ukazatele 15.1 Základní pojmy, úprava účetních výkazů
VíceSEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Leptání plasmou Ing. Pavel Bouchalík 1. ÚVOD Tato semestrální práce obsahuje písemné vypracování řešení příkladu Leptání plasmou. Jde o praktickou zkoušku znalostí získaných při přednáškách
VícePlánování experimentu
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Autor: Ing. Radek Růčka Přednášející: Prof. Ing. Jiří Militký, CSc. 1. LEPTÁNÍ PLAZMOU 1.1 Zadání Proces
Víceodpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných
8. Regresní a korelační analýza Problém: hledání, zkoumání a hodnocení souvislostí, závislostí mezi dvěma a více statistickými znaky (veličinami). Typy závislostí: pevné a volné Pevná závislost každé hodnotě
VíceVýchozí stav* období 0
Rozvaha s plánem jednotlivých položek na pět let do budoucna (v tis.kč) Řádek rozvahy 1 AKTIVA CELKEM (ř. 2 + ř. 9) 2 Stálá aktiva (ř. 3 + 4 + 8) 3 Dlouhodobý nehmotný majetek 4 Dlouhodobý hmotný majetek
VíceLINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model
LINEÁRNÍ REGRESE Chemometrie I, David MILDE Lineární regresní model 1 Typy závislosti 2 proměnných FUNKČNÍ VZTAH: 2 závisle proměnné: určité hodnotě x odpovídá jediná hodnota y. KORELACE: 2 náhodné (nezávislé)
VícePOLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.
POLYNOMICKÁ REGRESE Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými. y = b 0 + b 1 x + b 2 x 2 + + b n x n kde b i jsou neznámé parametry,
VíceVLIV ZAHRANIČNÍHO OBCHODU NA DOMÁCÍ CENY ZEMĚDĚLSKÝCH KOMODIT THE INFLUENCE OF FOREIGN TRADE OVER DOMESTIC PRICES OF AGRICULTURAL COMODITIES
VLIV ZAHRANIČNÍHO OBCHODU NA DOMÁCÍ CENY ZEMĚDĚLSKÝCH KOMODIT THE INFLUENCE OF FOREIGN TRADE OVER DOMESTIC PRICES OF AGRICULTURAL COMODITIES Jiří Mach, Pavla Hošková Anotace: Příspěvek se zabývá vlivem
VíceMLÉKÁRENSKÝ PRŮMYSL V ČR PO VSTUPU DO EU THE DAIRY INDUSTRY IN THE CZECH REPUBLIC AFTER THE INTEGRATION IN THE EU. Renata Kučerová
MLÉKÁRENSKÝ PRŮMYSL V ČR PO VSTUPU DO EU THE DAIRY INDUSTRY IN THE CZECH REPUBLIC AFTER THE INTEGRATION IN THE EU Renata Kučerová Anotace: Příspěvek se zabývá analýzou odvětvového prostředí mlékárenského
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VícePříloha 1: Vzorce pro poměrové ukazatele a index důvěryhodnosti
Příloha 1: Vzorce pro poměrové ukazatele a index důvěryhodnosti Tabulka 1: Ukazatele rentability ukazatel vzorec rentabilita celkového vloženého kapitálu (ROA): Z + U (1 d) CA rentabilita vlastního kapitálu
VíceStanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )
Příklad č. 1 Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace ) Zadání : Stanovení manganu ve vodách se provádí oxidací jodistanem v kyselém prostředí až na manganistan. (1) Sestrojte
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie Predikce Multikolinearita Cvičení 4 Zuzana Dlouhá Aplikace EM predikce obecně ekonomické prognózování, předpověď, předvídání hlavním cílem je odhad hodnot vysvětlované proměnné
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie Úvod do předmětu obecné informace Základní pojmy ze statistiky / ekonometrie Úvod do programu EViews, Gretl Některé užitečné funkce v MS Excel Cvičení 1 Zuzana Dlouhá Úvod do
VíceStatistika II. Jiří Neubauer
Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Časová řada konečná posloupnost reálných hodnot určitého sledovaného ukazatele měřeného v určitých
VíceRegresní analýza 1. Regresní analýza
Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie Predikce Multikolinearita Cvičení 4 Zuzana Dlouhá Aplikace EM predikce obecně ekonomické prognózování, předpověď, předvídání hlavním cílem je odhad hodnot vysvětlované proměnné
VíceHODNOCENÍ VÝVOJE AGRÁRNÍHO ZAHRANIČNÍHO OBCHODU V ČR ASSESMENT OF DEVELOPMENT OF THE CZECH AGRARIAN FOREIGN TRADE.
HODNOCENÍ VÝVOJE AGRÁRNÍHO ZAHRANIČNÍHO OBCHODU V ČR ASSESMENT OF DEVELOPMENT OF THE CZECH AGRARIAN FOREIGN TRADE Vladimír Brabenec Anotace: Agrární zahraniční obchod ČR od roku 1994 vykazuje rostoucí
VíceZávislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )
Úloha M608 Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely ) Zadání : Při kvantitativní analýze lidského krevního séra ovlivňují hodnotu obsahu vysokohustotního
VícePodniková ekonomika, 6. týden
Podniková ekonomika, 6. týden Jsou peněžním vyjádřením výstupů podniku Z pohledu účetnictví se výnosy dělí takto: 60 Tržby za vlastní výkony a zboží 61 Změny stavu zásob vlastní činnosti 62 Aktivace 64
VíceROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU
ROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU ANALYSIS OF DEVELOPMENT AND DIFFERENCES IN PRICES OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN THE CZECH REPUBLIC AND SOME EUROPEAN
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceYou created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Závislost náhodných veličin Úvod Předchozí přednášky: - statistické charakteristiky jednoho výběrového nebo základního souboru - vztahy mezi výběrovým a základním souborem - vztahy statistických charakteristik
Více4. Aplikace matematiky v ekonomii
4. Aplikace matematiky v ekonomii 1 Lineární algebra Soustavy 1) Na základě statistických údajů se zjistilo, že závislost množství statku z poptávaného v průběhu jednoho týdne lze popsat vztahem q d =
VíceKorelační a regresní analýza
Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná
VíceKonsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2007
Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2007 30. květen 2007 PEGAS NONWOVENS SA s potěšením oznamuje své konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí roku 2007
VíceTeorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných)
Teorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných) 1. SPECIFIKACE (12 bodů): (1) Graf průběhu proměnných (1) Obě řady se chovají stejně, lze předpokládat jejich lineární vztah
VíceMetodika výpočtu finančního zdraví pro OP Zemědělství
Příloha 19 pro OP Zemědělství Vyhodnocení finančního zdraví žadatele je: a) kriterium přijatelnosti b) bodovací kriterium u opatření 1.1., 1.2. a 2.1.5. (viz Příloha 3 Bodovací kritéria) Požadované dokumenty
VíceEkonometrie. Jiří Neubauer
Úvod do analýzy časových řad Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Úvod do analýzy
Více4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie
4EK201 Matematické modelování 11. Ekonometrie 11. Ekonometrie Ekonometrie Interdisciplinární vědní disciplína Zkoumá vztahy mezi ekonomickými veličinami Mikroekonomickými i makroekonomickými Ekonomie ekonomické
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Definice lineárního normálního regresního modelu Lineární normální regresní model Y β ε Matice n,k je matice realizací. Předpoklad: n > k, h() k - tj. matice je plné hodnosti
VíceSTATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)
STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky) 1) Význam a využití statistiky v biologických vědách a veterinárním lékařství ) Rozdělení znaků (veličin) ve statistice 3) Základní a
VíceMetodika výpočtu finančního zdraví (FZ)
Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá devět ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceVYUŽITÍ STATISTICKÝCH METOD PŘI ANALÝZE SITUACE NA TRHU S CUKREM USE OF STATISTICAL METHODS IN ANALYSIS OF THE SUGAR MARKET SITUATION
VYUŽITÍ STATISTICKÝCH METOD PŘI ANALÝZE SITUACE NA TRHU S CUKREM USE OF STATISTICAL METHODS IN ANALYSIS OF THE SUGAR MARKET SITUATION Pavla Hošková, Jiří Mach Anotace: Při hodnocení situace na trhu se
VíceTestování statistických hypotéz
Testování statistických hypotéz Na základě náhodného výběru, který je reprezentativním vzorkem základního souboru (který přesně neznáme, k němuž se ale daná statistická hypotéza váže), potřebujeme ověřit,
VíceInovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Regrese Závislostproměnných funkční y= f(x) regresní y= f(x)
VíceROZVAHA ve zjednodušeném rozsahu. ke dni ( v celých tisících Kč )
Rozvaha podle Přílohy č. vyhlášky č. 00/00 Sb. Účetní jednotka doručí účetní závěrku současně s doručením daňového přiznání za daň z příjmů x příslušnému finančnímu úřadu ROZVAHA ve zjednodušeném rozsahu
VíceMEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC
MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC Kateřina Pojkarová 1 Anotace:Článek se věnuje železniční přepravě mezi kraji v České republice, se zaměřením na
VíceTomáš Karel LS 2012/2013
Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není
VíceSociálně-politické rozhodování v praxi: modelování zaměstnanosti v agrokomplexu ČR. Marie Pechrová Ondřej Chaloupka
Sociálně-politické rozhodování v praxi: modelování zaměstnanosti v agrokomplexu ČR Marie Pechrová Ondřej Chaloupka Úvod Jedním z důležitých aspektů rozvoje venkova je udržení zaměstnanosti. Význam agrokomplexu
VíceUPLATNĚNÍ ADITIVNÍHO INDEXOVÉHO ROZKLADU PŘI HODNOCENÍ FINANČNÍ VÝKONNOSTI ODVĚTVÍ ČESKÝCH STAVEBNÍCH SPOŘITELEN
ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LV 9 Číslo 6, 2007 UPLATNĚNÍ ADITIVNÍHO INDEXOVÉHO ROZKLADU PŘI HODNOCENÍ
VíceANALÝZA FAKTORŮ OVLIVŇUJÍCÍCH CENU ZDROJŮ FINANCOVÁNÍ ČINNOSTI V ODVĚTVÍ ZEMĚDĚLSTVÍ ČESKÉ REPUBLIKY
ANALÝZA FAKTORŮ OVLIVŇUJÍCÍCH CENU ZDROJŮ FINANCOVÁNÍ ČINNOSTI V ODVĚTVÍ ZEMĚDĚLSTVÍ ČESKÉ REPUBLIKY FACTORS ANALYSIS, WHICH ARE INFLUENCING PRICE OF FINANCING RESOURCES OF ACTIVITY IN CZECH REPUBLIC AGRICULTURE
VíceMetodika výpočtu finančního zdraví (FZ)
Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá devět ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku
Více6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
VíceFinanční analýza. 1. Předmět a účel finanční analýzy. 2. Zdroje informací pro finanční analýzu. 3. Finanční účetní výkazy
Finanční analýza 1. Předmět a účel finanční analýzy Finanční analýza souží především pro ekonomické rozhodování a posouzení úrovně hospodaření podniku bonity a úvěruschopnosti dlužníka posouzení finanční
VíceMetodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví
Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá deset ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku
VíceŽadatel splňuje podmínky FZ. Žadatel nesplňuje podmínky FZ
Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá deset ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku
VíceKomoditní karta Květen 2013 MLÉKO a mlékárenské výrobky
průměrné stavy dojnic v ks (propočet z krmných dnů) roční užitkovost dojnic v l/ks Komoditní karta Květen 2013 MLÉKO a mlékárenské výrobky Vývoj v zemědělství, bilance mléka Ukazatel/rok 2003 2007 2008
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
VíceANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 2015 Ing. Petra Hlaváčková, Ph.D.
VíceEkonomika Finanční analýza podniku. Ing. Ježková Eva
Ekonomika Finanční analýza podniku Ing. Ježková Eva Tento materiál vznikl v projektu Inovace ve vzdělávání na naší škole v rámci projektu EU peníze středním školám OP 1.5. Vzdělání pro konkurenceschopnost..
VíceSLP Czech, s.r.o. k Statutární formuláře českých finančních výkazů v tis. Kč
Příloha č. 17: Rozvaha účetní jednotky: Aktiva ROZVAHA V PLNÉM ROZSAHU Běžné Minulé účetní období úč. období 2005 Brutto Korekce Netto Netto AKTIVA CELKEM 515 569-190 742 324 827 532 019 A. POHLEDÁVKY
VíceINDUKTIVNÍ STATISTIKA
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ
VíceBodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu
Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model Mějme lineární regresní model (LRM) Y = Xβ + e, kde y 1 e 1 β y 2 Y =., e
VícePEGAS NONWOVENS SA. Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2010
PEGAS NONWOVENS SA Konsolidované neauditované finanční výsledky za první čtvrtletí 2010 20. května 2010 PEGAS NONWOVENS SA oznamuje své neauditované konsolidované finanční výsledky za první čtvrtletí roku
Vícefinanční zdraví firmy (schopnost hradit krátkodobé i dlouhodobé závazky, schopnost zhodnotit vložené prostředky, silné a slabé stránky firmy)
FINANČNÍ ANALÝZA Cíle a možnosti finanční analýzy finanční zdraví firmy (schopnost hradit krátkodobé i dlouhodobé závazky, schopnost zhodnotit vložené prostředky, silné a slabé stránky firmy) podklady
VíceMetodika výpočtu finančního zdraví (FZ)
Postup výpočtu finančního zdraví Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá deset ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku
VíceStatistika (KMI/PSTAT)
Statistika (KMI/PSTAT) Cvičení dvanácté aneb Regrese a korelace Statistika (KMI/PSTAT) 1 / 18 V souboru 25 jedinců jsme měřili jejich výšku a hmotnost. Výsledky jsou v tabulce a grafu. Statistika (KMI/PSTAT)
VíceEKONOMICKÁ ANALÝZA CHEMICKÉHO PRŮMYSLU. JOSEF KRAUSE a JINDŘICH ŠPIČKA. 1. Úvod klasifikace ekonomických činností
EKONOMICKÁ ANALÝZA CHEMICKÉHO PRŮMYSLU JOSEF KRAUSE a JINDŘICH ŠPIČKA Katedra podnikové ekonomiky, Fakulta podnikohospodářská, Vysoká škola ekonomická v Praze, nám. W. Churchilla 4, 130 67 Praha 3 josef.krause@vse.cz,
VíceMetodika výpočtu finančního zdraví pro OP Zemědělství
pro OP Zemědělství Požadované dokumenty Žadatel, který do konce roku 2003 účtoval v podvojném účetnictví, předloží následující doklady: - rozvahu a výkaz zisků a ztrát za poslední tři účetně uzavřená období
VíceEkonomický a ekonometrický model. Předpoklady, formulace EKO modelu a očekávání o chování proměnných
Exogenní (γ) Simultánní dynamický model Tento model zkoumá vzájemné závislosti vývoje tempa růstu/poklesu HDP, míry nezaměstnanosti a míry inflace v České republice v závislosti na indexu spotřebitelských
VíceROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE
ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE Erich Maca, Jan Klíma Doc. Ing. Erich Maca, CSc., KSA, Brno, Kotlářská 44, PSČ 602 00 Doc. Ing. Jan Klíma, CSc., KSA, Brno, Tyršova 45, PSČ
Vícezisk : srovnávaná veličina (hodnocená,vstupní)
4. přednáška Finanční analýza podniku - FucAn Návaznost na minulou přednášku Elementární metody a) analýza absolutních ukazatelů b) analýza rozdílových a tokových ukazatelů c) analýza poměrových ukazatelů
VíceMetodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví
Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) Postup výpočtu finančního zdraví Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá deset ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle dosaženého výsledku
VíceMetodika výpočtu finančního zdraví (FZ) pro období 2014 2020
Metodika výpočtu finančního zdraví (FZ) pro období 2014 2020 Postup výpočtu finančního zdraví Pro vyhodnocení finančního zdraví se používá deset ekonomických ukazatelů finanční analýzy, kterým jsou podle
VíceUKAZATELE RENTABILITY A AKTIVITY
UKAZATELE RENTABILITY A AKTIVITY 1. Ukazatele rentability, výnosnosti, ziskovosti (profitability ratios) poměřují zisk dosažený podnikáním s výší zdrojů podniku, jichž bylo užito k jeho dosažení. Ukazatele
Více1 Finanční analýza. 1.1 Poměrové ukazatele
1 Finanční analýza Hlavním úkolem finanční analýzy, jako nástroj řízení společnosti, je komplexní posouzení současné finanční a ekonomické situace společnosti za pomoci specifických postupů a metod. Finanční
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Více16. CZ-NACE 28 - VÝROBA STROJŮ A ZAŘÍZENÍ JINDE NEUVEDENÝCH
Výroba strojů a zařízení jinde neuvedených 16. - VÝROBA STROJŮ A ZAŘÍZENÍ JINDE NEUVEDENÝCH 16.1 Charakteristika odvětví Významným odvětvím českého zpracovatelského průmyslu je výroba strojů a zařízení.
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
VícePoznámky k současné situaci podniku
Poznámky k současné situaci podniku Název podniku: Plzeňský Prazdroj, a.s. OKEČ: Rozvaha v plném rozsahu (k 31.12. v tis. Kč ) AKTIVA 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 AKTIVA CELKEM 0 0 0 15,170,444
VíceVysoká škola ekonomická Fakulta financí a účetnictví
Vysoká škola ekonomická Fakulta financí a účetnictví PŘIJÍMACÍ ZKOUŠKY NA INŢENÝRSKÉ STUDIUM specializace Učitelství ekonomických předmětů pro střední školy školní rok 2006/2007 TEST Z ODBORNÝCH PŘEDMĚTŮ
VíceEkonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Ekonomika podniku Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze Ing. Kučerková Blanka, 2011 Struktura
VíceMatematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd
Matematické modelování Náhled do ekonometrie Lukáš Frýd Výnos akcie vs. Výnos celého trhu - CAPM model r it = r ft + β 1. (r mt r ft ) r it r ft = α 0 + β 1. (r mt r ft ) + ε it Ekonomický (finanční model)
VíceKalibrace a limity její přesnosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Kalibrace a limity její přesnosti Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015
VíceUkazatele rentability
Poměrové ukazatele Členění ukazatelů ukazatele rentability ukazatele aktivity (efektivnosti) ukazatele finanční závislosti (zadluženosti) ukazatele likvidity (platební schopnosti) ukazatele tržní hodnoty
Více4 Velkoobchod a zprostředkování velkoobchodu (OKEČ 51)
4 Velkoobchod a zprostředkování velkoobchodu (OKEČ 51) 4.1. Popis Odvětví zahrnuje prodej nového nebo použitého zboží maloobchodním prodejcům, výrobním, nebo obchodním podnikům nebo jeho zprostředkování,
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regresní analýza - motivace Základní úlohou regresní analýzy je nalezení vhodného modelu studované závislosti. Je nutné věnovat velkou pozornost tomu aby byla modelována REÁLNÁ
VíceBankrotní modely. Rating a scoring
Bankrotní modely Rating a scoring Bankrotní modely Posuzují celkovou finanční výkonnost podniku Jsou složeny z několika finančních ukazatelů Mají syntetický charakter Nejznámější modely: Altmanův index
VíceTECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Jméno: Lucie Krechlerová, Karel Kozma, René Dubský, David Drobík Ročník: 2015/2016
Více6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
VícePřehled vybraných predikčních modelů finanční úrovně
Obr.1 Přehled vybraných predikčních modelů finanční úrovně PREDIKČNÍ MODELY HODNOCENÍ FINANČNÍ ÚROVNĚ Bankrotní Ratingové Altmanův model Tamariho model Taflerův model Kralickuv Quick-test Beaverův model
VíceVnější ekonomické vztahy - hlavní faktory a rizika na běžném účtu
Vnější ekonomické vztahy - hlavní faktory a rizika na běžném účtu Ing. Miroslav Kalous, CSc. Česká národní banka, sekce měnová a statistiky miroslav.kalous@.kalous@cnb.czcz Seminář MF ČR, Smilovice 2.12.2003
VíceHodnocení pomocí metody EVA - základ
Hodnocení pomocí metody EVA - základ 13. Metoda EVA Základní koncept, vysvětlení pojmů, zkratky Řízení hodnoty pomocí EVA Úpravy účetních hodnot pro EVA Náklady kapitálu pro EVA jsou WACC Způsob výpočtu
Více